Morphologic, Atmospheric, and Oceanic Drivers Cause Multi‐Temporal Saltwater Intrusion on a Remote, Sand Island
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small‐island populations disproportionately rely on fresh groundwater resources, which are increasingly threatened by salinization from changing ocean and climate conditions. This study investigates island groundwater dynamics and salinization over multiple timescales in response to marine, atmospheric, and morphologic drivers. New geophysical and hydrological data sets were collected on a remote sand island in the Northwest Atlantic Ocean between 2020 and 2022 and compared to historical baseline data from the 1970s. Data reveal saltwater intrusion due to multi‐decadal erosion, seasonal climate patterns, tidal forcing, and episodic flooding from Atlantic hurricanes. Long‐term dune erosion has caused the freshwater lens to thin and become asymmetrical; however, a lagged groundwater response causes the freshwater lens to be in disequilibrium with present island morphology. The maximum vertical lens thickness is seasonally constant, but the lateral transition zone along the coast thickens and moves seaward in spring when the water table is high from precipitation and frequent beach flooding. Groundwater level and electrical conductivity along low‐lying beaches significantly increase following Atlantic hurricanes due to seawater flooding, and reach a maximum of 1.93 m above sea level and 38 mS/cm, respectively. While groundwater levels recover quickly, conductivity (salinity) remains elevated due to the short intervals between winter flood events that outpace freshening from meteoric recharge. Results emphasize the importance of multi‐temporal groundwater dynamics and feedbacks between coastal flooding, erosion, and salinization. Field‐based studies considering multiple drivers and timescales of saltwater intrusion are critical for understanding and managing coastal freshwater resources in an age of rapid environmental change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».